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商务谈判是人们为了协调彼此之间的商务关系，满足各自的商务要求，通过协商对话以争取达成某项商务交易的行为和过程。在金融商务谈判中双方不仅注重专业，注重礼仪，更多的商务谈判成功案例告诉我们，更应官方439《BPEA私募学院-《投融资谈判策略及规划》》]赏金猎人会员专属高佣，私聊萌萌加入赏金猎人会员开启快速合买任何课程，所有加密课都可以筹如何确认自己佣金比例？专属佣金以后台实际显示为准，默认佣金...

2023-01-28 商务谈判谈判策略 商务谈判谈判策略论文5000字

该项目已加入资源π共享，注册后即可免费获取所有网赚项目：资源π（点击前往）课程目录：全店动销1：为什么越来越多的店铺选择做全店动销？.m4全店动销2：全店动销的核心思维.m4全店动销：六大核心问题总结.m4全店动销3：SWOT竞争分析.m4全店动销4：店铺品类的布局.m4全店动销5：长尾理论.m4全店动销6（1）：单品操作策略：什么样的供应链才是好的供应链.m4全店动销6（2）：用好生意参谋挖掘蓝海品类.m4全店动销7：单品操作方案.m4全店动销8：爆款的运营策略.m4全店动销9：直通车的投放策略.m4全...

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目录结构化思维（高中班）模式识别逻辑链条流程策略笔记策略特殊学科策略记忆的策略宁静的心智精力管理元认知高中班答疑直播官方4800《AL1333-深度学习策略课程（高中班）》]赏金猎人会员专属高佣，私聊萌萌加入赏金猎人会员开启快速合买任何课程，所有加密课都可以筹如何确认自己佣金比例？专属佣金以后台实际显示为准，默认佣金可在右上角查看...

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课程介绍课程来自【对冲研究与投资】2023延科·商品脱水策略研究报告v2.0（持续更新中）对冲研投是一家专注于商品期货和现货市场投资研究的媒体及投研服务平台。公司名称：上海言科信息技术有限公司我们成立于2015年7月，项目于2016年3月正式启动。我们深耕大宗商品、股指期货、国债期货等金融衍生品的投资和研究。我们致力于为用户提供基础数据、信息、研究和分析。包括工具、专家咨询、风险管理解决方案在内的一站式服务，服务对象主要为交易期货市场的资产管理机构、现货公司和专业个人投资者。截至2018年6月，对冲研投公众号和网站有10万精准用户活跃，其中70%以上为投资机构、期货公司、产业机构从业人员。我们的合作伙伴包括国内专业优秀的买方投资机构、期货公司研究机构和行业信息公司。我们拥有100多位精心挑选的专栏作家和专家顾问团队。研究领域涵盖：黑色金属、有色金属、棉糖、油籽、玉米粮、能源化工、股指国债期货、区块链和数据货币。投资研究理念和策略覆盖面供需、库存、价格、成本、利润——寻找基本核心驱动价格、价差、基差、远期结构——寻找安全边际数据、事实、情绪和预期关注物种商品期货全盘；黄金、股指国债期货、期权策略覆盖范围：单边；跨月价差；跨物种传播；基差；内外等对冲研投脱水团队由具有大型地产集团、行业机构、财经媒体等背景的成员组成。开会，研究纪要，寻找值得关注的策略，深入论证背后的逻辑。每个策略都至少经过脱水团队和智库专家（来自领先行业和私募股权机构的人员）的双重检查。标题="【对冲研投】2023大宗商品脱水策略研究报告v2.0（持续更新）图解"alt="【对冲研投】大宗商品脱水策略研究报告2023v2.0（持续更新中）图解"gt课程大纲客户2023010103复工监测日报：12月中国财新制造业PMI49，苹果涨逾6%-总刊1059.df0104复工监测日报：网传澳洲煤炭进口重启，燃料油跌超6%-总刊1060.df0105复盘监测日报：离岸人民币兑美元创9月以来新高，原油跌幅超5%-总刊1061.df0106复工监测日报：住建部大力支持刚需改善，沪镍跌逾6%-总期1062.df0109复工监测日报：猪粮比价进入超跌三级警戒区间，焦炭涨超3%-总刊1063.df0110复牌监测日报-人民币兑美元汇率中心价升至2022年8月15日以来新高-总期1064.df0111复工监测日报-世界银行下调2023年全球经济增长预期，中金公司上调2023年中国经济增长预期.df0112复盘监测日报-美国原油库存大幅增加，市场等待美国CPI数据-总第106期.df0113泛监测日报-美国CPI数据下滑，中国持续出台房企扶持政策-总刊1067.df0116复盘监测日报-中国10年期国债收益率创2021年以来新高-总发行量1068.df0118潘监测日报-发改委关注铁矿石价格-总期1070.df0119盘监测日报-北向资金本月累计净买入超1000亿元，再创历史记录-总量1071.df0120复盘监测日报-虎年最后一个交易日，大宗商品表现强势-总刊1072.df每日研究报告...

2023-02-09 大宗商品对冲怎么做 大宗商品对冲基金

图书名称：《策略产品经理实践》【作者】韩瞳著【丛书名】产品管理与运营系列丛书【页数】230【出版社】北京：机械工业出版社,2020.06【ISBN号】978-7-111-65734-7【价格】89.00【分类】企业管理-产品管理【参考文献】韩瞳著.策略产品经理实践.北京：机械工业出版社,2020.06.图书封面：图书目录：《策略产品经理实践》内容提要：本书系统讲解了策略产品经理所需要掌握的所有软技能和硬技能，主要内容如下：策略产品的定义；策略产品经理和普通的产品经理有哪些区别，需要具备怎样的能力；如何成为优秀的策略产品经理；策略产品与算法工程师的界限；策略产品经理和功能产品经理的区别；以及策略产品经理的未来前景；策略产品经理的日常工作内容以及需要掌握的基本方法论；功能产品经理如何通过系统的策略训练转型成策略产品经理；策略产品经理经常使用的评估手段、分析工具，以及如何培养数据思维。《策略产品经理实践》内容试读第1章全面认识策略产品经理第1章将为大家介绍策略产品经理的定义、分类、发展前景以及具体工作内容。目前市场上系统讲解策略产品经理这个细分职位的书很少，甚至连相关公众号文章都很少。虽然“策略产品经理”这个提法出现于2015年或更早，但真正开始被行业认可是在2017年左右。在这样的情形下，本章基于笔者个人的项目经历尝试定义这个职位，希望能和大家求同存异。1.1策略产品经理的定义笔者经常被问到一个问题：“策略产品经理是什么？”无论是共事的同事，还是部分HR,都对这个职位的具体定义缺乏明确的认识。比如一个研发工程师如果他会写后端代码，那么就可以称其为后端工程师；如果他会写前端代码，那么就可以称其为前端工程师；如果他会调模型，会写PHP,会前后端，又会运维服务器相关的代码，那么就可以称其为全栈工程师。具体是哪种研发工程师，要根据他所掌握的技能的种类来定义。同理，运营经理和产品经理、产品经理和研发工程师、研发工程师和测试工程师之间也可以通过掌握的技能种类进行区分。人们根据该工种掌握了哪些|策略产品经理实践|特定的技能来划定彼此间的边界。换句话说，人们可以很清楚地描述不同的工种到底是做什么的。但在产品经理的分类上，似乎不那么明晰。大多数人对产品经理的认识可能是画原型图的、理解用户需求的、业绩不好时担责任的、推动项目上线的，这是因为产品经理主要负责偏复合型的工作，在项目中充当桥梁的作用，往往缺乏特别专一的技能。所以，很多人开玩笑说：“如果你不会测试、不会写代码、不会做运营经理，那么你适合去做一个产品经理。”但果真如此吗？其实不然，在各大公司中，产品经理必须具有某种非常核心的竞争力才能够在职场中生存下来，没有任何一个CEO愿意为一个毫无价值的人支付薪水那这份“非常核心的竞争力”是什么呢？是项目沟通能力和对用户的深刻理解能力。对于产品经理来说，这两项能力是不可或缺的，没有这两项能力就无法保证项目效果的顺利达成。无论是功能型产品经理，还是策略产品经理，都需要具备这两项核心竞争力。以笔者的观点看，策略产品经理与工程师打交道更多，也需要更强的技术能力，也就是说，策略产品经理是“懂算法的人中最懂用户、人性和商业逻辑，懂用户、人性的人中最懂技术”的中间型角色。策略产品经理作为一个新兴职业，需要一个准确的定义，笔者给策略产品经理下的定义是：在限制条件内，通过推动项目、设定评估体系和全面评估项目收益三种手段，达到全局最优解的产品岗位。在这个定义中，有三个关键词，分别是限制条件、手段、全局最优解，如图1-1所示。而这三个关键词是笔者对策略产品经理职位的三个关键认知。「关键词1：限制条件“限制条件”是指在任何项目中都有一些限制条件，这个条件可能是上级领导、公司高层、政府机构等给出的“策略红线”。常见的限制条件如下。口法律法规限制：如“禁止搬运有版权的内容”“禁止获取用户协议之外的用户信息”等。口用户体验限制：如“对每个用户，每天最多推送5条内容”“禁止使用未经用户允许的批量关注行为”等。口项目资源限制：如“项目只有两个后端开发工程师，无法在截止日期之前完成全部需求”等。002第1章全面认识策略产品经理限制条件法律法规限制用户体验限制01项目资源限制其他限制手段全局最优解推动项目策略的最终理想态，需要不断设定评估体系迭代，充分试错和验证全面评估项目收益图1-1三个关键词解读策略产品经理口其他限制：如“当前硬件条件下，无法获取用户的心率数据”等。策略产品经理做任何项目都无法摆脱这些限制，这些限制条件很像“运筹学”中的“约束条件”。当然，约束条件只是列举了一些常见的情况，在实际工作中不同约束条件的可操作性也是不一样的，需要具体情况具体分析。关键词2：手段“手段”是指在完成目标的过程中，策略产品经理经常使用的可行性方法。定义中提到了三类手段。▣推动项目：在负责的项目中，以负责人的角色，从最初的策略设计开始，逐步推动完成之后的需求评审、项目启动、项目开发、项目验收等工作，最后还要进行数据分享及筹划下一次的迭代，从而使项目流程形成一个完整的闭环。口设定评估体系：在负责的项目上，设定客观指标体系和主观指标体系，厘清各项指标的换算关系。举个例子，在指标优先级排序上，要求点击率gt互动率gt人均时长，点击率的权重是互动率的两倍，是人均时长的三倍，同时点击率和互动率指标允许的最大跌幅为1%，人均时长允许的最大跌幅为5%。这就将三个不同的客观指标进行了排序，同时设定了指标之间的权重关系，给出了底线阈值可接受的最大折损。任何一个项目的评估体系设置都需要与项目各参与方达成一致。▣全面评估项目收益：在“设定评估体系”的基础上，通过主观评估、数003|策略产品经理实践|据分析和AB测试实验数据评估方法，进行全面的项目收益评估，根据评估后的结果，决定策略是否上线。关键词3：全局最优解“全局最优解”是“数值分析”这门学科中提到的概念。选择用这个词来描述策略产品经理的原因是其代表着策略的最终理想态，一旦确定了“评估体系”并掌握了“评估项目收益”的方法论，每一次“推动项目”都只能完成一个项目闭环。这时候就像爬山，数据收益远没有达到理想态，需要不断地迭代项目，充分进行试错和验证才能找到全局意义上的“最优解”，将项目做到极致。事实上，基于商业目的的考量，因为人力资源总是有限的而项目需求总是无限的，所以在大多数策略选择上难以做到绝对意义上的“全局最优”，往往选择的是带来妥协性质的“局部最优解”。策略产品经理会不断挑战自己，追求极致，从而让我们离“全局最优解”越来越近。1.2策略产品经理的分类与职责策略产品经理既需要有深入的业务理解能力，也需要有优秀的沟通表达能力，同时还需要有极强的数据感知能力和技术理解力。11节中对策略产品经理给出了一个标准定义，用三个关键词描述了策略产品经理。但这还远远不够，要想准确地得到策略产品经理的定义，需要找到它和其他类型产品经理的边界，即它们之间有着怎样的共性和区别，这个边界应该是清晰且分工明确的。同时，我们也需要知道策略产品经理的不同分支与策略产品经理的职业前景。1.2.1策略产品经理VS功能产品经理在绝大多数产品经理面试过程中，面试官通常需要从两方面来考察产品经理候选人，即用户心理模型、数据策略模型。用户心理模型是产品经理能力模型中的感性部分，主要分为同理心和人性策略两部分。简单地说，同理心是“一秒变小白”的能力，即产品经理可以快速将自己对产品的所有已知信息抹除，让自己和用户具有相同的视角，时刻004第1章全面认识策略产品经理审问自己：如果我是用户，会使用这个功能吗？如果是，那我如何使用这个功能？这种能力就是将自己的心智快速切换为男女老少心智的能力。人性策略部分要求策略产品经理掌握较多的心理学实验的结论数据，即通过控制变量实验的方法探知人性心理。其中，根据用户的锚定心理设计定价策略是比较常见的用户心理模型。数据策略模型是产品经理能力模型中的理性部分，这种能力在本书中会有较多涉猎，如驱动的基本方法论、统计学知识、常用数据工具、A/B测试实验理论、评估指标设定和主观评估的方法论等。策略产品经理和功能型产品经理有三点不同，如图1-2所示。策略产品经理功能型产品经理·对数据策略模型要求较高·对数据策略模型要求较低·追求全局最优解·较难找到全局最优解·定量评估，更准确·很难得到准确结论图1-2策略产品经理v功能型产品经理不同点1：策略产品经理对数据策略模型的要求更高。策略产品经理是一个更加偏向于数据、理性的职位，对数据策略模型的要求更高。大多数功能型产品经理往往更注重对用户人性的思考，目的是做出更易用、更友善的产品，在数据策略模型的要求上相对较低。以登录界面为例，功能型产品经理的切入点如下。口如何设计一个更易用、更友善的登录界面。口如果用户点击了“忘记密码”按钮，应该怎样逐步引导用户。口用户在输入密码的时候应该如何打码。口是否提供展示一个明文密码的按钮。策略产品经理的切入点如下。口这个界面的评估指标是什么？答案是“安全性”。口安全性如何度量？答案是“用户针对该功能的投诉率以及平台自主进行005|策略产品经理实践模拟攻防时成功防御的比例”。口“安全性的级别是多少？答案是“非金融级加密，投诉率不超过十万分之一”。口安全性最大的问题容易出现在哪里？答案是“找回密码的验证过程和异地登录/不常用P登录”。口对于找回密码的流程，如何设计用户需要提供的资料？答案是“提供好友关系信息和密码保护问题”。以上所列切人点仅仅是举例，只为阐述策略产品经理和功能型产品经理在同一个产品功能上的思考差异。不同点2：策略产品经理往往追求全局最优解，而功能型产品经理较难找到全局最优解。这是由于策略产品经理负责的项目一般以定量化评估体系为主。下面基于上述例子进行分析。功能型产品经理在寻找解决方案时的迭代路径如下。口在输入密码的时候，有20%的用户使用了查看明文密码功能，所以需要将查看明文密码的按钮做得更醒目。▣成功登录的用户占比约为40%，主要是因为同时提供了用户名和密码输入框，这会让用户焦虑。从用户心智模型考虑，需要分两步引导用户输入手机号和密码。▣7%的用户点击了“忘记密码”按钮，但其中只有49%的用户完成了整套流程，而其中手机找回密码的成功率高于邮件找回，所以应该将“通过手机找回密码”按钮做得更醒目。策略产品经理在寻找解决方案时的迭代路径如下。口安全性目标为用户投诉率不超过十万分之一，当前投诉率为十万分之六。口经过数据分析得知，57%的问题是找回密码时出现信息冒用导致的，其他的问题较为琐碎，所以优先解决最重要的信息冒用问题。▣对找回密码时信息冒用行为进行特征分析，发现绝大多数情况是失主同时丢失了手机、身份证等重要物品，所以需要使用非定制信息，比如社交关系、历史上使用过的头像等难以了解的冒用者隐式信息对用户身份进行鉴别。006···试读结束···...

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图书名称：《策略产品经理模型与方法论》【作者】青十五【丛书名】产品管理与运营系列丛书【页数】304【出版社】北京：机械工业出版社,2020.09【ISBN号】978-7-111-66329-4【分类】企业管理-产品管理【参考文献】青十五.策略产品经理模型与方法论.北京：机械工业出版社,2020.09.图书封面：图书目录：《策略产品经理模型与方法论》内容提要：《策略产品经理模型与方法论》内容试读概览篇第1章智能化时代下的产品经理从2010年到2020年，我们看到了这样的现象：一方面，互联网各头部企业纷纷合并，红利不在，市场逐渐进入存量竞争时代；另一方面，人工智能技术日益成熟，企业面对不断上涨的人力成本，用智能化系统代替人工成为新的突破口。在这样的时代背景下，产品经理这一岗位又将迎来怎样的挑战和机遇？1.1当下的技术和市场环境1.1.1技术升级带来的新变化AI技术突飞猛进，技术拐点已现。自进入21世纪以来，尤其是最近十年，有赖于算力的大幅提升和数据的爆炸式增长，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了突飞猛进的发展」与过去传统机器学习方法带来的渐进式改进不同，这一次深度学习技术的突破式发展，让AI开始在计算机视觉、完全信息博弈、语音识别、自然语言处第1章智能化时代下的产品经理理等多个领域逼近甚至超越普通人达到专家水平。1.计算机视觉2012年，“深度学习之父”GeofreyHito教授所带领的深度学习小组在ImageNet的图片分类比赛LSVRC中因为提出卷积神经网络AlexNet,以压倒性的优势完胜其他参赛团队°，这在CV(ComuterViio,计算机视觉)领域引起了轰动，开启了深度学习新的篇章。2O15年，来自微软亚洲研究院的模型ReNet获得了当年LSVRC比赛的冠军⑧，并把分类识别错误率优化到3.57%，低于人类5.1%的识别错误率，这标志着AI在图片分类识别这一任务上超越了人类。2.完全信息博弈20l6年3月，GoogleDeeMid研发的人工智能围棋软件AlhaGo挑战世界冠军一韩国职业棋手李世石九段，最终以4：1的成绩获胜；2016年12月底AlhaGo的升级版Mater,分别在弈城和野狐围棋中连胜60位世界顶尖职业棋手；2017年5月，AlhaGo在与当时世界排名第一的中国职业棋手柯洁的三番棋中，最终以3：0的成绩战胜对手；2017年10月，DeeMid在Nature中发表了一篇文章，公布了不同于过去所有AlhaGo的版本一AlhaGoZero⑧，在这一版本的系统中没有输入任何人类过往的棋谱，而是从零开始通过一些围棋规则和围棋知识对系统进行训练，经过25天的训练后其水平超越了过去所有的AlhaGo版本，如图1-1所示。AlhaGo系列在19路盘围棋上对战人类顶级选手的全面胜利，标志着完全信息博弈问题的桂冠被AI摘取。3.语音识别2016年9月，微软研究院宣布在Switchoard语音识别(SeechRecogitio,SR)测试任务上刷新纪录，错误率降到5.9%，达到普通人类水平。⊙ImageNet包括l400万张图片及其分类信息，是计算机视觉领域公认的大型数据集。htt://image-et.org/challege/LSVRC/2012/reult.htt://image-et.org/challege/LSVRC/2015/reulthtt://deemid.com/log/article/alhago-zero-tartig-cratch.003|策略产品经理：模型与方法论5000象华g，年卡#卡多8g书年8参专卡g第华年多。年专：8生人中牛中T年可可华非0。#专年年非年g0非40003000尔20001000-1000-2000010152025303540（天)AlhaGoZeroAlhaGoLeeAlhaGoMater图I-IAlhaGoZero学习40天的等级分2017年8月，微软研究院再次宣布在语音识别领域取得重大突破，其基于Switchoard语料库的语音识别任务将错误率降到5.1%，首次达到人类专业速记员的水平。Switchoard是一个电话通话录音语料库，用作语音识别系统的基准，自20世纪90年代以来一直被语音识别研究人员用来测试语音识别模型效果。4.自然语言处理2018年1月，微软研究院在斯坦福大学发起的SQuAD(StafordQuetioAwerigDataet,斯坦福问答数据集)测试中，提交的R-NET模型在EM指标(ExactMatch,预测答案和真实答案完全匹配)上获得了82.650的成绩，超过了人类82.304的成绩，这是智能机器首次在阅读理解能力上超越人类。2018年10月，Google团队发布了NLP(NaturalLaguageProce,自然语言处理)领域的标志性模型BERT(BidirectioalEcoderRereetatiofromTra-former)9,该模型横扫了11种不同的NLP测试，并在SQuAD测试中的EM和F1两个指标上全面超越了人类，震撼了当时整个自然语言处理学界。htt://arxiv.org/a/1810.04805004第1章智能化时代下的产品经理SQuAD测试是行业公认的机器阅读理解方面的顶级水平测试，相当于机器阅读理解领域的ImageNet,如图1-2所示。R-NET和BERT模型的出现，意味着在NLP领域AI开始接近甚至超越人类水平，可以说其开启了NLP的新篇章。SQuAD1.1Leaderoard排名模型EMF1HumaPerformace82.30491.221StafordUiverity(Rajurkaretal.'16)BERT(eemle)82.43393.1602018.10.5GoogleAlLaguagehtt://arxiv.org/a/1810.048053NLet(eemle)85.35691.2022018.9.9MicrooftReearchAia3QANet(eemle)84.45490.4902018.7.11GoogleBraiCMU图1-2SQuAD测试结果AI在应用领域的多点开花，正式宣布了AI时代的来临，同时也意味着我们将面临更多由技术升级带来的拐点。我们知道，机器学习的资源-效果曲线如图1-3所示。效果+理论最优专家普通人资源图1-3机器学习的资源-效果曲线005|策略产品经理：模型与方法论图1-3中，横轴为算力、样本数据、时间等资源，纵轴为准确率等效果，这个曲线服从边际效用递减逻辑，即资源投人越多，同等资源追加投入带来的效果提升越小。从商业逻辑的角度来讲，随着资源的线性投入，在收益上可以看到一个从量变到质变的过程：AI在达到普通人的水平以前，只会起到辅助作用，这时以人为主的生产力本质还没有发生改变；当AI超过普通人的水平后，意味着一部分人的工作开始被机器取代，这时AI的商业价值开始突显；随着AI水平的继续提升，一旦突破人类专家水平这个拐点，就意味着在一些特定甚至更加全面的应用场景下，可以完全代替人力。由于机器存在天然的并发优势，这时边际成本有望降低到接近于零，实现理论上的无限扩张。当A」水平超越人类专家时，也许会出现从未出现过的业务模式或商业模式。因此，我们会看到，越来越多的企业将A1技术的研究与应用列入战略发展规划，希望借助AI的力量来提升业务运行效率，降低企业运营成本，甚至是借助这一技术在商业上实现弯道超车，抢占市场份额。1.1,2用户和市场的趋势走向增量市场转为存量市场，市场拐点来临。QuetMoile9发布的数据报告显示，中国移动互联网月度活跃用户在2019年上半年达到了11.38亿的峰值并一路维持，同比增长率也从2018年的6.2%一路下滑到1.3%，呈现出活跃用户新增放缓甚至停滞的态势，如图1-4所示。另一方面，月人均单日使用时长稳定在近6小时，同比增长率从2018年年底的22.6%下降到7%左右，活跃用户和使用时长双双进入拐点，如图1-5所示。另一方面，自2015年起中国互联网掀起了一波又一波的行业巨头合并潮。口2015年4月，分类信息领域头部的两家公司58同城和赶集网正式宣布合并，在资本层面两家将组成新的公司—58赶集有限公司。⊙QuetMoile(北京贵士信息科技有限公司)成立于2014年，是一家移动互联网数据公司，前身为包括清华大学、中国人民大学、北京邮电大学、美国北卡莱罗纳大学在内的多所高校联合成立的“高校科研项目组”。006···试读结束···...

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